支持向量机在雷雨天气预报中的应用

摘要：

支持向量机(SVM)是一种新型的机器学习方法.利用1999-2003年7月清远站每天08:00的探空资料,建立广州白云机场24 h内有无雷雨的SVM分类模型,进行相应的预报实验,实验结果显示对应的SVM分类模型效率高、准确率高,且泛化能力强,预报Ts评分非常理想,都达到80%以上;结果准确率并不会因为训练样本数目的减少而大幅度降低,具有良好的预报能力.对于某个特定的核函数,可通过调整误差惩罚参数C来得到性能最优的SVM.

关键词：支持向量机、雷雨、天气预报

分类号：P456.1(天气预报)

在线出版日期：2006-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：22-24,28